技术的进步永无止境，继创下TPC-C性能&性价比双冠之后，阿里云PolarDB云原生数据库再度实现关键突破。9月24日杭州云栖大会上，阿里云宣布推出全球首款基于CXL（Compute Express Link）2.0 Switch技术的PolarDB数据库专用服务器。
在原有RDMA网络的基础上，PolarDB引入CXL高速互连技术，通过基于CXL的分布式内存池解决方案，实现和本地一样低延迟、高带宽的远程内存访问。延迟可低至百纳秒级，带宽吞吐达到数TB/s，让内存资源“池化可共享、按需可调度”。
凭借这一全球首创技术，PolarDB在SIGMOD 2025学术顶会上再度斩获工业赛道“最佳论文奖”。通过创新的云原生架构、软硬件结合的方式，PolarDB成功攻克了长期制约数据库弹性与性能的“最后一公里”难题，标志着云原生数据库正式迈入“计算-内存-存储”全解耦的新阶段。
本次发布的 PolarDB 数据库专用服务器，搭载全球首款面向数据库负载优化、支持 CXL 2.0 协议的商用交换设备，重新定义了云原生数据库硬件底座。它不仅支持多主机并发访问共享内存池，并首次在数据库场景中实现“交换能力”（Switching），使系统拓扑可自由扩展、灵活组网。未来，随着CXL Switch的演进，系统还将支持多级交换架构、动态容量设备及Fabric拓扑设计，进一步强化异构计算能力与横向扩展性，为超大规模云数据库提供坚实的技术底座。
阿里云智能集团资深副总裁、数据库产品事业部负责人李飞飞表示，PolarDB基于CXL Switch的数据库专属机型，真正实现了内存资源随需而动。从三层解耦到CXL全栈创新，PolarDB正以持续的技术深耕，重新定义云原生数据库的边界。
值得一提的是，PolarDB数据库专用服务器还打通了GPU+CPU与共享内存池的协同通路，在大模型推理等前沿场景中，该架构有着广阔的应用前景。尤其在KVCache池化方面，可实现跨节点KVCache的弹性调度与毫秒级远程访问，显著提升推理吞吐与资源利用率，为AI时代的数据底座注入全新动能。
此外，针对企业对多模数据处理的多样化需求，阿里云还重磅发布了「瑶池数据库ApsaraDB Agent智能顾问」和一系列全新产品能力，通过与大模型深度融合，大幅提升企业内数据场景（开发、分析洞察等环节）的使用效率，降低技术门槛。让用户在AI时代轻松“驾驭”数据，从数据治理到智能决策都游刃有余。
其中，瑶池数据库ApsaraDB Agent提供一站式、7*24小时不间断的云数据库智能顾问服务，支持数据库全产品联动，可帮助用户自助解决90%以上的数据库产品咨询问题，覆盖用户数据库实例管理全周期，包含选型、上云迁移、产品管理、运维、计费等。
ApsaraDB Agent系列产品能力，还包括了面向数据场景实现数据开发和分析的Data Agent for Analytics、面向企业智能资产管理和治理的Data Agent for Meta，以及面向企业一站式数据库运维的DAS Agent。
以Data Agent for Analytics为例，它依托瑶池数据库和通义大模型两大底座的核心能力，能够精准理解用户意图，自动生成并执行数据分析计划，最终输出图文并茂的报告。Data Agent会学习并记忆用户偏好与数据知识，将相关信息存储至长期记忆与DMS OneMeta知识库。让原本复杂的企业数据分析及洞察过程，变得像日常对话一样简单高效，实现“越用越聪明，越用越好用”。
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凌晨两点，小王合上笔记本，揉了揉酸胀的眼睛。花了一个月写出来的10万字短剧剧本躺在硬盘里，要真正把它拍成剧，得找演员、租场地、请摄像、做后期……粗算下来少说要几十万，他只能把剧本继续锁在抽屉里。不过，现在小王的剧本可以“见光”了。2026年3月19日，字节跳动旗下的小云雀AI正式上线了短剧Agent
你一定遇到过这样的场景：明明刚和AI助手聊了半个小时的项目细节，退出会话后重新打开，它却像个失忆患者一样，连你上一轮说过什么背景信息都忘得一干二净，你又得从头把需求讲一遍。这种“聊完就忘”的体验，让无数使用AI智能体的用户深感头疼。为了解决这一普遍困扰，腾讯云在4月3日正式推出了名为“龙虾”的记忆服
4月3日凌晨，谷歌DeepMind悄然甩出一枚重磅炸弹——全新一代开源大模型Gemma4正式发布，以极其宽松的Apache2.0协议向全球开发者免费开放。这是自2025年3月发布Gemma3以来，谷歌时隔整整一年的重大迭代。本次发布的Gemma4包含四个不同规格的版本：E2B（有效20亿参数）、E4
AI龙虾也会生病。别怕，大部分病不是什么绝症，自己在家就能治。我养OpenClaw一年多，总结出五种最常见的毛病，附上我的“土方子”，希望对你有用。病一：不吃食（完全不执行任何任务）症状：你给了指令，它没反应，日志里一片空白。就像龙虾趴在塘底不动弹，碰它也不理。病因：通常是进程卡死了，或者依赖服务没
养过真龙虾的人都知道，投喂是个技术活。喂少了，龙虾饿得互相残杀；喂多了，剩饵坏水，整塘发病。OpenClaw这个AI龙虾也一样——你给它安排的任务太少，它会“闲得发慌”，反应迟钝；你一次塞给它太多复杂任务，它会“消化不良”，要么报错要么干一半就卡住。每天该喂几次？我的经验是：每天喂两次，早上一次简单
养过真龙虾的人都知道，苗种的好坏直接决定收成。养AI龙虾也一样——OpenClaw有不同版本，有的稳定但功能少，有的功能多但爱“闹脾气”。新手该怎么选？我用自己的踩坑经历告诉你。版本怎么选？OpenClaw目前主要有三个分支：稳定版（Stable）、测试版（Beta）和社区魔改版（Community
我第一次听说OpenClaw，是在一个技术群里。有人发了一串代码，说“这个AI龙虾特别好养，会自己找食吃”。我好奇点进去，结果对着终端发了一小时呆——连环境都没搭起来。后来我才明白，养AI龙虾跟养真龙虾一样，新手入门得先做足功课。第一问：我的电脑跑得动吗？很多人以为AI龙虾就是个聊天机器人，打开网页
4月2日，字节跳动旗下火山引擎在武汉举行的AI创新巡展上宣布，Seedance2.0API正式面向企业用户开启公测。同时，火山引擎总裁谭待在会上披露，截至今年3月，豆包大模型日均Token使用量已突破120万亿，在过去三个月内增长一倍，比2024年5月发布时增长1000倍。Seedance2.0：从
养AI小龙虾的路上，坑不少。有人被代装服务骗了钱，有人电脑中了毒，有人收到天价账单，还有人发现AI“失控”了，开始乱删文件。如果你也遇到这些糟心事，别慌。下面这份“养虾应急包”，告诉你第一时间该做什么。场景一：代装被骗，钱打水漂了花了300块找人远程装OpenClaw，结果对方收了钱就拉黑，或者装了
把AI智能体请进电脑，就像把家里所有的钥匙交给了一个陌生人。它能帮你打扫房间、整理文件，但万一它“起了坏心”，或者被坏人利用了，你的家就不再安全了。这不是危言耸听。国家互联网应急中心已经发布风险提示，指出OpenClaw的默认配置“极为脆弱”，攻击者一旦得手，能轻易获取系统控制权。微软安全团队也警告
